机器学习没有想象中的那么难

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了机器学习没有想象中的那么难相关的知识,希望对你有一定的参考价值。


文末彩蛋,不容错过!

背景

从去年的AlphaGo到今年人工智能首次写进政府工作报告,人工智能正在席卷全球,引发第4次工业革命,而AI的核心技术是机器学习和深度学习。目前,机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。


今年7月份,国内领先的人工智能教育平台七月在线推出的「机器学习集训营」第一期开营,50个名额一抢而空。优化后后的第二期集训营,沿用第一期线上线下(北京、上海两个线下实战基地)相结合的授课方式,加强项目实训的同时引入线下BAT专家面对面、手把手教学方式;突出BAT级工业项目实战辅导 + 一对一面试求职辅导,提供3个月GPU云实验平台免费使用,精讲面试考点。让每一位学员不用再为遇到问题没人解答,缺乏实战经验以及简历上没有项目经验面试屡屡遭拒而发愁。


本期限100个名额,历时3个月,10多个BAT级工业项目,保障每一位学员所学更多、效率更高、收获更大。


特色服务


我们拥有来自BAT的专家级讲师和数位助教,给你全程1v1般的定制辅导。通过GPU + jupyter notebook + GitHub,在线提交作业,然后讲师和助教在线批改作业,且提供可执行的交互式代码,从而每次课都是标准化配置,涵盖:GPU、原理、案例、数据、代码、作业。有问题,课上直播课后答疑,手把手教会为止。

集训营内容分为八大部分,涵盖教你零基础快速上手编程、数据爬取、数据分析、数据可视化、玩转大数据、机器学习从原理到实战、深度学习从原理到实战、BAT工业级大项目实战。


还原BAT真实生产环境,提供工业数据和国内首创的价值数十万的GPU云实验平台(提前装tensorflow、caffe、mxnet等主流DL框架和相关数据)。提供完善的实验平台供您动手、真枪实战。


通过在线课程从头到尾掌握机器学习工业项目的各项流程、模型、算法,通过在线实训巩固强化实战所学,通过线下项目辅导练就ML工业项目的全栈能力。


根据集训营实战项目,将涉及到的关键知识点和项目经历优化到您的简历中。


精讲机器学习工程师面试时常见考点/模型/算法,且BAT一线技术经理一对一模拟真实面试,从技术、表达等方面全方位提升您的面试能力。根据您的技术特长提供定制化的能力评估、就业指导以及包括BAT等一线互联网公司的工作机会推荐。3个月挑战年薪30~50万。


适合人群


1. 在校学生:对人工智能感兴趣,不满足于学校学习的课程内容,希望以后从事人工智能相关的工作;

2. 想转型的IT编程人士:有编程基础,对技能升级已有相当强的紧迫感,不满足当前的工作,希望通过本次学习转向热爱的人工智能领域;

培养目标:从零开始,培养中高级机器学习工程师。



豪华讲师团


寒小阳

著名电商搜索广告负责人,多年实际ml/DL/dm项目经验,专注海量数据上机器学习算法的应用与优化。做过推荐系统、NLP、点击率预估、图像识别。讲课清晰易懂,擅长用实际数据、代码、案例说话,备受数千名学员好评。


冯老师

专注机器学习/人工智能,擅长解释机器学习中看似艰深晦涩的概念,熟悉模型背后的数学原理。曾工作于某知名私募的量化交易团队,参与高频交易中统计学习模型的开发。课堂上善于全程举例,所讲直达本质且不失生动有趣。


加号

主攻Deep Learning,牛津大学计算机系毕业,曾师从Google DeepMind的领军人物Prof. Nando de Freitas。UiiTech创始人,原TypeScore首席数据科学家。现就职于伦敦某投资银行的金融创新实验室(Innovation Lab),专注金融行业的AI构架与大数据产品研发。


褚博士

芝加哥大学计算机博士,研究方向为NLP、ML、DL,熟练当前深度学习在NLP领域的模型与应用。


彭博士

浙大博士毕业,现任职于BAT其中一家的人工智能实验室,专攻深度学习和图像。在多个顶级会议和期刊上发表过多篇学术论文,SIGIR x3、UbiComp、TKDE、CIKM、ICMR,也是TKDE的审稿人。业余喜欢刷kaggle,曾拿到top 3%。


林老师

原BAT高级技术专家,先后任职于微软、EMC等,从事过操作系统、数据库和云存储相关产品的研发。



课程安排


第一阶段:零基础快速上手编程

在线课程:1-基本python类型、判断与循环流程等

在线实训:2-python基本练习题

在线课程:3-文件/数据读写、面向对象、第三方库等

在线实训:4-多种数据读写与面向对象练习

线下实训:5-python基本练习题 与 google python实战题


第二阶段:数据爬取得心应手

在线课程:1-requests抓取与静态网页解析

在线实训:2-新闻网站与链家网数据爬取

在线课程:3-模拟登陆与分布式爬虫

在线实训:4-豆瓣与链家详情数据爬取

在线课程:5-selenium与动态网站爬取

在线实训:6-去哪儿/携程与电商数据爬取

线下实训:7-新闻网站与链家网数据爬取


第三阶段:数据分析全攻略

在线课程:1-pandas花式数据统计与分析技能

在线实训:2-pandas综合练习

在线课程:3-用pandas完成机器学习数据预处理与特征工程

在线实训:4-pandas完成Kaggle机器学习预处理

线下实训:5-美国大选、共享单车数据分析


第四阶段:可视化提升数据逼格技能get

在线课程:1-好用的python可视化利器matplotlib

在线实训:2-matplotlib完成Titanic和自行车租赁数据可视化

在线课程:3-自带各种数据拟合分析的可视化利器seaborn

在线实训:4-seaborn完成Titanic和自行车租赁数据可视化

线下实训:5-美国大选、共享单车完整可视化实战


第五阶段:玩转大数据

在线课程:1-hadoop与map-reduce

在线实训:2-手写map-reduce完成词频统计,制作词云

在线课程:3-Spark与大数据处理

在线实训:4-Spark大数据日志分析

线下实训:5-大数据分析处理案例


第六阶段:机器学习原理到实战

在线课程:1-机器学习流程、预处理、特征工程

在线实训:2-Kaggle机器学习比赛中的特征工程处理实战

在线课程:3-模型评判标准与部分机器学习有监督算法

在线实训:4-sklean接口熟悉与机器学习建模指导

线下实训:5-sklearn建模与使用

在线课程:6-机器学习有监督算法与无监督学习

在线实训:7-sklearn刷Kaggle比赛题

在线课程:8-机器学习集成算法与大杀器Xgboost/LightGBM

在线实训:9-Xgboost与LightGBM使用

线下实训:10-集成算法与场景建模


第七阶段:深度学习原理到实战

在线课程:1-深度神经网络、google wide&&deep模型、腾讯通用CTR神经网络框架与实现

在线课程:2-卷积神经网络、caffe实战图像分类、Tensorflow实战图像风格变换实现

在线课程:3-循环神经网络、Tensorflow实战情感分析与文本生成实现

线下实训:4-Caffe&&Tensorflow实战


第八阶段:实际综合项目与就业指导

线下实训:1-自然语言处理项目

(文本数据抓取+spark/pandas数据分析+可视化+特征抽取+Sklearn/Spark机器学习建模+深度学习建模)

线下实训:2-分类与推荐系统实战

(音乐数据抓取+spark/pandas分析+可视化+协同过滤+隐语义模型+特征抽取分类建模)

线下实训:3-图像项目

(图像分类+图像检索)

线下实训:4-机器学习面试辅导

(面试注意点+常见面试考点精讲+简历指导+项目展示)


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